基于k-分辨-FB级数展开的多分量LFM信号分离

针对傅里叶-贝塞尔变换(FBT)难以估计和有效分离多分量LFM信号的问题,提出了一种k分辨-FB(k-FB)级数展开结合dechirp的信号分离与估计算法。在FB级数的基础上引入k分辨参数,通过理论推导,得出了信号频率与级数的关系,证明了参数估计精度与k取值正相关。通过解线频调和k-FB级数计算,实现了信号分离重构和参数估计。在不同信噪比、信号功率比和k分辨条件下对信号的分离精度进行了仿真研究,并与基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的方法进行了对比。仿真结果验证了算法的有效性。     

支持多业务传输的天基Mesh网络机会路由优化算法

针对天基骨干Mesh网络业务类型多样、计算能力相对不足的特点以及SOAR路由算法拥塞控制机制不足、确认机制不可靠以及不同业务QoS保障需求有差异的问题,提出了具有可靠联合确认机制并支持多业务传输的机会路由算法。该算法以预期成功传输次数来描述整体链路性能,有效实现了网络负载均衡与链路拥塞控制;算法兼顾多样化业务的传输,设计了一种路由路径自适应调整策略,以实现路径选择与业务类型的自适应调整。仿真结果表明:所提算法可以较好地实现不同业务下传输路径自适应,并且在重负载条件下,该算法相比传统SOAR路由算法在时延、吞吐量和吞吐率性能上提升明显。     

窄带雷达网弹道目标微动特征提取

目标微动特征是弹道中段识别的有效特征之一。针对单部雷达获取目标微动信息的局限性,提出了一种利用窄带雷达网进行弹道目标进动特征提取的方法。首先,建立了锥体进动模型和窄带信号模型,得到了散射点微多普勒表达式。然后,在锥体非理性散射点转化为理想散射点的基础上,通过频谱分析,实现了不同视角下散射点的匹配关联。最后,利用锥顶微多普勒信号对锥底进行补偿,在雷达视角方差最小时求得补偿系数。再联立2部雷达的微多普勒信息即可求出参数。仿真结果表明该方法能够精确提取微动参数和结构参数。